蒸发蒸腾量支持向量机预测

• 作者: 刘俊萍 畅明琦
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 蒸发蒸腾量 统计学习理论 支持向量机 预测
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 水利工程
• 页码范围: 188-192
• 分类号: TV213.4
• 语种: 中文

摘要

分析了遥感月蒸发蒸腾量数据的动态变化趋势,把一维遥感月蒸发蒸腾量输入空间映射到高维输入空间,将蒸发蒸腾量时间序列重构为12维相空间,建立了基于支持向量机的蒸发蒸腾量预测模型.根据预测精度,确定了损失系数ε、惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ.通过对48个训练样本的学习,得到拟合样本平均相对误差为3.51%;将模型应用于12个样本的预测,预测平均相对误差为12.30%,预测值与实测值的确定性系数达0.97.结果表明,支持向量机(SVM)模型泛化能力强,具有较满意的预测效果.研究结论较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊萍	浙江工业大学建筑工程学院	58	447	12.0	18.0
2	畅明琦	长安大学水与发展研究院	15	195	8.0	13.0